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Enregistrement W2000199403 · doi:10.6000/2292-2598.2014.02.02.3

Neuropsychological Phenotype in Wolf-Hirschhorn Syndrome

2014· article· en· W2000199403 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Cristina Cossu, Annalisa Albergo, Claudia Galluzzi, Cristiana Stefani, Gabriella Antonucci

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenotypeNeuropsychologyPsychologyNeuroscienceGeneticsCognitionBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Wolf-Hirschhorn syndrome (WHS) is a rare genetic disorder that causes a range of intellectual disability from mild to severe. In this study, we used standard tools to psychometrically characterize the specific neuropsychological phenotype of WHS. We studied 57 individuals with WHS, ranging in age from 2.6 to 28.6 years representing 70% of the certified Italian WHS population. Results obtained by administering Griffiths’ Mental Developmental Scales and the Vineland Adaptive Behavior Scale revealed a typical WHS neuropsychological phenotype characterized by specific strengths and weaknesses. Despite their severe cognitive impairment, in both scales, patients showed better communication and social interaction skills compared to visuo-motor abilities. Results of our study could bring to the development of new and more effective treatments for individuals affected by WHS: based on neuropsychological phenotype description, it should be possible to design specific rehabilitation programs. These programs would then be aimed at improving rehabilitation protocols to optimize the developmental potential and personal independence of individuals with WHS and thus to improve their quality of life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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